本文基于PyTorch框架，实现了6种经典的深度学习中文文本分类模型，这些模型包括基于Transformer模型的Bert和ERNIE，以及结合卷积神经网络、循环神经网络和深度金字塔卷积神经网络的bert_CNN、bert_RNN、bert_RCNN和bert_DPCNN，并对各模型进行了训练与结果比较。

全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-智能AI辅助写作从0到1快速入门——官网推荐的48种最佳应用场景（附python/node.js/curl命令源代码，小白也能学）

人工智能在中医药领域的传承创新发展中发挥了重要作用，其中，中医药文本的信息抽取是构建中医药知识图谱的核心组成部分。这对于构建上层应用，例如临床辅助诊疗系统（CDSS）等提供了基础。本次命名实体识别（NER）挑战的目标是从中药药品说明书中提取关键信息，包括药品、药物成分、疾病、症状、证候等13类实体，以构建中医药药品知识库。

本项目基于网络开源平台Face++ . API，与Python 网络爬虫技术相结合，实现自动爬取匹配脸型的发型模板作为造型参考，找到最适合用户的发型。项目结合了人脸分析和网络爬虫技术，为用户提供了一个个性化的发型推荐系统。用户可以根据他们的脸型和偏好来寻找最适合的发型，从而更好地满足他们的美容需求。这种项目在美容和时尚领域具有广泛的应用潜力。

我们在写文章时，为了生动化一些事物，会经常使用类比的方法，将一类事物比喻成其它更加形象的事物，从而加强事物给到我们的感受。ChatGPT可以帮助我们快速准确地生成多种类比语句，有助于我们增强创作效率，并产生更多高质量的、极富创造力的想法。

本项目采用VGG-16网络模型，使用Kaggle开源数据集，旨在提取图片中的用户特征，最终在移动端实现对不良驾驶行为的识别功能。总的来说，项目结合了深度学习、图像处理和移动端技术，致力于实现对不良驾驶行为的智能化识别，为提升驾驶安全提供了一种创新的解决方案。

DeepLearning.ai 创始人吴恩达联合 OpenAI 推出入门大模型学习的经典课程《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》，深入浅出地介绍了对于开发者，如何构造 Prompt 并基于 OpenAI 提供的 API 实现包括总结、推断、转换等多种常用功能。

使用时间复杂度来估算算法的性能，是许多开发人员需要考虑的重要因素。 时间复杂度是一个衡量算法的度量，它表明了算法在执行时所需的运行时间和空间（内存）。 对于特定问题，算法的时间复杂度可以用“大O表示法”来表示，其中“O”是一个代表数量的常数。 例如，最简单的线性搜索算法的时间复杂度为O（n），其中n是要搜索的项目数量。开发人员可以利用ChatGPT来评估函数的时间复杂度，这样就可以优化代码，提高性

想象一下，如果您也可以训练一个为特定场景和目的量身打造的大型自然语言模型，以帮助您在实时聊天中更快地、更准确地与用户互动。是不是特别地牛！ChatGPT可以帮助您非常简单地做到这一点。利用微调模型技术，ChatGPT结合您的自定义语料集，重新训练先前的预训练语言模型，提高模型的精度和可靠性。这使得ChatGPT在特定环境中表现更佳，从而帮助您优化模型，在与客户进行对话时发挥最佳效果。让我们从零开始

自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）是自然语言处理领域的一个重要研究方向，指计算机通过模型或算法从各种形式的输入中生成自然语言文本输出。大多数自然语言处理任务可以描述为自然语言生成任务或文本生成任务，应用广泛，例如：文本分类、文本纠错和智能问答等。本文将介绍一些常见的文本生成任务，其中包括一些曾经不属于文本生成类任务而现在也可使用NLG技术解决的任务。